OpenAI の最新 frontier モデル GPT-5.5 を搭載したエージェント型コーディングアプリケーション「Codex」が、NVIDIA の GB200 NVL72 ラック型システム上で稼働を開始しました。これにより、開発ワークフローの効率化だけでなく、知識労働における情報処理や複雑な問題解決、新規アイデア創出が大幅に推進されています。NVIDIA 社内のエンジニアリング、製品、法務、マーケティング、財務、営業、人事、オペレーション、開発プログラムなど、全部門の 1 万 2000 人以上の従業員がすでにこのシステムを利用しており、作業効率の劇的な向上や「人生を変える」成果を報告しています。 GB200 NVL72 システムの採用により、コスト効率が劇的に改善されています。前世代のシステムと比較して、100 万トークンあたりのコストが 35 分の 1 に低下し、1 メガワットあたりのトークン出力速度が 50 倍に向上しました。これにより、大規模なエンタープライズスケールでの最先端モデル推論が実現可能です。具体的には、かつて数日かかっていたデバッグサイクルが数時間に短縮され、数週間を要していた実験が一夜で完了するケースも増えています。チームは自然言語プロンプトからエンドツーエンドの機能を実装できるようになり、以前のモデルよりも信頼性が高く、無駄なサイクルが減少しています。 セキュリティ面でも、企業環境での安全な運用が担保されています。Codex アプリは、許可されたクラウド仮想マシンへの SSH 接続をサポートし、エージェントが実際の社内向けデータにアクセスしても外部に露出しない仕組みを採用しています。NVIDIA の IT 部門は全従業員に専用のクラウド仮想マシン（VM）を配備し、エージェントがサンドボックス環境で最大限のパフォーマンスを発揮できるようにしています。また、データ保持は行わないポリシーのもと、エージェントは生成コードの実行や自動化ワークフローに使用する「スキル」と呼ばれるツールキットを通じて、読み取り専用権限で本番システムにアクセスします。 この取り組みは、NVIDIA と OpenAI の 2016 年に始まった 10 年以上にわたる提携の集大成です。両社は AI ストック全体で協力し合い、OpenAI は今後、次世代 AI インフラとして 100 億ワット以上の NVIDIA システムを導入する予定で、数百万の NVIDIA GPU がモデル学習と推論の基盤となります。特に、OpenAI からハードウェアロードマップへのフィードバックを受け入れ、NVIDIA は新アーキテクチャへの早期アクセスを得るという協力体制により、初となる 10 万 GPU クラスターの GB200 NVL72 が共同で起動し、大規模な学習ランの信頼性で新記録を達成しました。Jensen Huang CEO は社内向けメールで、この変化を「AI の時代の到来」として捉え、全社員が Codex を活用して作業速度を劇的に向上させるよう呼びかけています。